© 2024 SURF
Het doel van het project is om ziekte en bederf van tuinbouwgroenten in de glastuinbouw te minimaliseren. Met de (door)ontwikkeling van sensortechnologie en data intelligence kunnen telers sneller mogelijke problemen detecteren, wat moet leiden tot kostenbesparing en een afname van het gebruik van bestrijdingsmiddelen.
Binnen het project werken we aan het verder ontwikkelen en optimaliseren van optische sensoren, zoals hyperspectrale camera’s en elektromagnetische sensoren, om ze geschikt te maken voor het monitoren van gewassen in de glastuinbouw. Voor de analyse van de verzamelde data en het verkrijgen van inzichten over ziekte en bederf maken we gebruik van deep learning modellen en artifical intelligence. Het project omvat ook onderzoek naar het waarborgen van digitale veiligheid en de integratie van de sensoren in de digitale infrastructuur. Daarnaast voeren we praktijkpilots uit waarbij we de sensoren combineren met Automated Guided Vehicles (AGVs) en productielijnen. Tot slot onderzoeken we de fase na de oogst, met specifieke aandacht voor bederf in de logistieke keten.
Het voorkomen van voedselverspilling en het verduurzamen van de voedselproductie staan hoog op de politieke en maatschappelijke agenda. In de glastuinbouwsector doen zich ziekten voor bij de teelt van gewassen en treedt bederf op in de logistieke keten. Conventionele, handmatige bestrijdingsmethoden brengen hoge kosten met zich mee en leiden tot overmatig gebruik van bestrijdingsmiddelen. Het lectoraat Fotonica van De Haagse Hogeschool leidt het brede praktijkgerichte onderzoeksproject The Detectable Vegetable om met de (door)ontwikkeling van contactloze sensortechnologie en data-intelligentie ziekte en bederf van tuinbouwgroenten vroegtijdig te detecteren.